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GRNN网络MATLAB代码-LIEV-GRNN：有限增量进化的一般回归神经网络

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简介：
LIEV-GRNN是一款基于MATLAB开发的GRNN（一般回归神经网络）工具包，采用有限增量进化算法优化GRNN参数，适用于各种回归预测任务。 GRNN网络的MATLAB代码LIEV-GRNN（Limited Incremental Evolution General Regression Neural Networks）已经添加了MATLAB文件以及噪声数据。用户设置的超参数包括Mse_thresold=0.001；表示开始进化的均方误差阈值，size_limit=10；表示GRNN隐藏层的最大允许大小。进化方法可以选择输入距离或输出距离：method=input_distance（或者）method=output_distance。 请在与Ahmad Al-Mahasneh电子邮件中编写的noise.dat代码相同的目录下运行ssci_2018_paper_code.m文件，并引用相关论文。

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  • GRNN网络MATLAB代码-LIEV-GRNN：有限增量进化的一般回归神经网络
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    LIEV-GRNN是一款基于MATLAB开发的GRNN（一般回归神经网络）工具包，采用有限增量进化算法优化GRNN参数，适用于各种回归预测任务。 GRNN网络的MATLAB代码LIEV-GRNN（Limited Incremental Evolution General Regression Neural Networks）已经添加了MATLAB文件以及噪声数据。用户设置的超参数包括Mse_thresold=0.001；表示开始进化的均方误差阈值，size_limit=10；表示GRNN隐藏层的最大允许大小。进化方法可以选择输入距离或输出距离：method=input_distance（或者）method=output_distance。 请在与Ahmad Al-Mahasneh电子邮件中编写的noise.dat代码相同的目录下运行ssci_2018_paper_code.m文件，并引用相关论文。
     
  • GRNN神经网络代码.zip
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    该压缩包包含了一个基于GRNN（广义回归神经网络）算法的Python实现代码。适用于数据分析和预测建模场景，提供详细的文档说明与示例数据。 用MATLAB简单实现GRNN的代码，并在代码注释中解释了GRNN网络的工作原理。该代码可以直接作为模板使用。
     
  • 基于广义回归神经网络的货运量预测-GRNN网络的应用
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    本研究采用广义回归神经网络（GRNN）模型进行货运量预测，通过优化参数和数据处理技术提高预测精度，为物流行业提供决策支持。 广义回归神经网络（GRNN）是一种在机器学习领域广泛应用的非线性预测模型，在时间序列分析和预测任务中表现出色。这种技术结合了统计学中的核平滑方法与神经网络结构，提供了一种高效且易于训练的工具。本段落将深入探讨GRNN的基本原理、结构及其优势，并介绍它如何应用于货运量预测。 一、GRNN概述 广义回归神经网络是一种单层前馈型网络，由输入层、隐藏层（也称作广义回归层）和输出层构成。它的核心思想是通过高斯核函数实现数据平滑并进行非线性拟合。在训练过程中，权重一次性确定下来，无需迭代优化过程，从而简化了模型的训练步骤。 二、GRNN结构 1. 输入层：这一层级包含与输入特征数量相同的节点，用于接收预测所需的数据。 2. 隐藏层：该层次包含了所有的训练样本数据点。每个样本对应一个神经元，并且其输出是通过高斯核函数计算得到的值来表示输入向量和当前样本之间的相似性度量。 3. 输出层：只有单一的一个节点，它的输出结果是从隐藏层所有节点加权平均得出的结果，权重则由对应的训练数据误差确定。 三、GRNN预测流程 - 高斯核函数应用：广义回归神经网络采用标准高斯核公式计算输入向量与样本之间的距离值。 - 计算每个样本的预测输出：对每一个隐藏层中的节点来说，将根据其对应的数据集元素和当前测试实例间的欧氏距离来确定权重，并通过高斯核函数进行平滑处理得到预测结果。 - 输出汇总：所有隐含神经元产生的加权平均值即为最终模型的输出。 四、GRNN在货运量预测中的应用 准确地预测货物运输需求对于物流管理和运营决策至关重要，因为它涉及到多种复杂的因素如市场动态和季节性变化。广义回归神经网络能够处理这些非线性的关系，并提供精确的结果。 1. 数据预处理：包括数据清洗、缺失值填充以及异常检测等步骤来确保输入的数据质量。 2. 模型构建：根据历史货运量、时间序列及宏观经济指标等因素，选择合适的变量建立GRNN模型结构。 3. 参数优化：通过调整核宽度σ以找到最佳参数设置。这一步可以利用交叉验证或网格搜索方法完成。 4. 训练与预测：使用训练数据集对GRNN进行训练，并用测试集合评估其性能表现；最后应用该模型来进行实际的货运量预估工作。 5. 结果评价：通过比较预测值和真实情况之间的差异，采用均方误差、均方根误差以及R²等指标来衡量模型的效果。 五、GRNN的优势与局限性 优点： - 训练简便快速：只需一次训练而不需要迭代过程，因此计算效率高。 - 具有较强的鲁棒性能：对于噪声和异常值具有较好的适应能力。 - 非线性拟合能力强：能够很好地捕捉到数据中的非线性趋势。 局限性： - 大规模数据集可能导致较长的处理时间需求。 - 核宽度的选择对模型效果有很大影响，需要仔细调整参数设置。 - 在小样本情况下可能存在过拟合的风险。 综上所述，在货运量预测领域内广义回归神经网络展示了其强大的潜力和实用性。通过优化参数并结合业务知识与统计分析方法可以进一步提高预测的准确性和适用性，从而为物流行业提供有效的决策支持工具。
     
  • MATLAB中GRNN神经网络的实现
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    本文章介绍了如何在MATLAB环境中实现GRNN（General Regression Neural Network）神经网络，涵盖了模型构建、训练及预测等步骤。通过实例分析，帮助读者理解并应用这一强大的回归预测工具。 广义回归神经网络（GRNN Generalized Regression Neural Network）是由美国学者Donald F. Specht在1991年提出的，它是径向基神经网络的一种类型。GRNN具有强大的非线性映射能力、灵活的网络结构以及高度的容错性和鲁棒性，适用于解决各种复杂的非线性问题。相比RBF（Radial Basis Function）网络，GRNN在网络逼近能力和学习速度方面表现更佳，在样本数据较少时也能取得较好的预测效果，并且能够处理不稳定的数据。 因此，GRNN在信号处理、结构分析、教育产业、能源领域、食品科学、控制决策系统、药物设计以及金融和生物工程等领域得到了广泛应用。
     
  • 基于广义回归神经网络的货运量预测——GRNN网络的应用分析
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    本文探讨了广义回归神经网络（GRNN）在货运量预测中的应用，通过实例分析展示了该模型的有效性和准确性。 基于广义回归神经网络的货运量预测研究采用了GRNN（Generalized Regression Neural Network）模型来进行预测分析。这种方法利用了机器学习技术中的神经网络特性来提高货运量预测的准确性与可靠性。通过构建合适的输入输出关系，该方法可以有效地捕捉历史数据中复杂的非线性模式，并据此对未来趋势进行科学合理的推测。
     
  • GRNN预测程序的神经网络源代码
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    本项目提供了一个基于GRNN（广义回归神经网络）的预测程序源代码，旨在为数据预测和模式识别任务提供高效解决方案。 径向基神经网络用于预测控制的程序代码以txt文件形式上传。
     
  • 使用广义回归神经网络（GRNN）进行数据预测（附Python代码和数据集）
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    本项目采用广义回归神经网络（GRNN）模型进行高效的数据预测，并提供详细的Python实现代码及配套数据集，便于学习与实践。 使用Python实现广义回归神经网络（GRNN）用于数据预测。压缩包中的源码文件GRNN.py主要用于利用训练数据集进行模型训练，并对测试数据集进行预测。输出结果包括均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等误差值以及预测差值的分布情况等信息。train.csv为训练数据集，test.csv为测试数据集，.npy文件用于保存预测值及预测误差值。